تسلط بر مدل‌های زبانی بزرگ ۲۰۲۴ Mastering Large Language Models 2024

ویژگی‌های کلیدی: ● کاوش در مبانی NLP و اصول LLM، شامل ضروریات، چالش‌ها و انواع مدل‌ها. ● یادگیری تکنیک‌های مدیریت و پیش‌پردازش داده برای مدیریت کارآمد داده‌ها. ● درک کلی از شبکه‌های عصبی، شامل اصول NN، RNN، CNN و ترانسفورمرها. ● استراتژی‌ها و مثال‌هایی برای بهره‌برداری از LLM‌ها. توضیحات: چشم‌انداز کسب و کار خود را با توانمندی‌های چشمگیر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) متحول کنید. این کتاب بینش‌های عملی را در اختیار شما قرار می‌دهد و شما را در تصور، طراحی و پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی LLM محور مؤثر راهنمایی می‌کند. این کتاب به بررسی اصول NLP مانند کاربردها، تکامل، اجزاء و مدل‌های زبانی می‌پردازد. پیش‌پردازش داده، شبکه‌های عصبی و معماری‌های خاصی مانند RNN، CNN و ترانسفورمرها را آموزش می‌دهد. به چالش‌های آموزش، تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند GAN، فرایادگیری می‌پردازد و مدل‌های LLM برتر مانند GPT-3 و BERT را معرفی می‌کند. همچنین مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) را پوشش می‌دهد. در نهایت، برنامه‌های کاربردی LLM را به نمایش می‌گذارد و بر توسعه و استقرار مسئولانه تأکید می‌کند. با این کتاب به عنوان قطب‌نما، در چشم‌انداز همیشه در حال تحول فناوری LLM حرکت خواهید کرد و با آخرین پیشرفت‌ها و بهترین شیوه‌های صنعت، از منحنی جلوتر خواهید ماند. آنچه خواهید آموخت: ● درک اصول برنامه‌های کاربردی پردازش زبان طبیعی (NLP). ● کاوش در معماری‌های پیشرفته مانند ترانسفورمرها و کاربردهای آن‌ها. ● تسلط بر تکنیک‌های آموزش موثر مدل‌های زبانی بزرگ. ● پیاده‌سازی استراتژی‌های پیشرفته، مانند فرایادگیری و یادگیری خود-نظارتی. ● یادگیری مراحل عملی برای ساخت برنامه‌های کاربردی مدل زبانی سفارشی. این کتاب برای چه کسانی مناسب است: این کتاب برای کسانی طراحی شده است که هدفشان تسلط بر مدل‌های زبانی بزرگ است، از جمله محققان مجرب، دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان و متخصصان پردازش زبان طبیعی (NLP). فهرست مطالب: 1. مبانی پردازش زبان طبیعی 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی 3. جمع‌آوری داده و پیش‌پردازش برای مدل‌سازی زبان 4. شبکه‌های عصبی در مدل‌سازی زبان 5. معماری‌های شبکه عصبی برای مدل‌سازی زبان 6. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای مدل‌سازی زبان 7. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ 8. تکنیک‌های پیشرفته برای مدل‌سازی زبان 9. مدل‌های زبانی بزرگ برتر 10. ساخت اولین برنامه LLM 11. کاربردهای LLM‌ها 12. ملاحظات اخلاقی 13. مهندسی پرامپت 14. آینده LLM‌ها و تأثیر آن